par(mfrow=c(2, 2))
data6_8 <- read.csv("data/习题数据（基于R，EXCEL格式）/csv/E6_8.csv")
ts_x <- ts(data6_8$x, frequency = 12, start=c(1980, 1))

# 时序图
plot(ts_x, type="o", pch=5, col='#39CBB4')

# 对时间序列进行乘法模型分解
x_fit1 <- decompose(ts_x)

# 查看季节指数，并绘图
x_fit1$figure
plot(x_fit1$figure, type="o")

# 查看季节效应
x_fit1$seasonal
plot(x_fit1$seasonal)

# 查看趋势效应
x_fit1$trend
plot(x_fit1$trend)

# 查看随机效应
x_fit1$random
plot(x_fit1$random)

# 季节调整后效果图
plot(ts_x, type="o")
lines(x_fit1$trend, col=2)


# 进行 Holt-Winters三参数指数平滑（乘法模型）
x_fit2 <- HoltWinters(ts_x)
x_fit2
# 进行 Holt-Winters 三参数指数平滑，进行12期预测
# install.packages("forecast")
library(forecast)
x_fore <- forecast(x_fit2, h=12)
x_fore
# 预测效果图
plot(x_fore, lty=2)
lines(x_fore$fitted, col=4)
